-
1Academic Journal
Authors: O. V. Shreder, D. V. Goryachev, V. A. Merkulov, О. В. Шредер, Д. В. Горячев, В. А. Меркулов
Contributors: This study was conducted by the Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products as part of the applied research funded under State Assignment No. 056-00001-25-00 (R&D Registry No. 124022300127-0)., Работа выполнена в рамках государственного задания ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России № 056-00001-25-00 на проведение прикладных научных исследований (номер государственного учета НИР 124022300127-0).
Source: Regulatory Research and Medicine Evaluation; Том 15, № 1 (2025); 92-104 ; Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств; Том 15, № 1 (2025); 92-104 ; 3034-3453 ; 3034-3062 ; 10.30895/1991-2919-2025-15-1
Subject Terms: краткосрочные исследования, clinical trials, Bayesian probability theory, sample size, probability models, survival, estimation, event-based studies, long-term studies, short-term studies, клинические исследования, байесовская теория вероятностей, размер выборки, вероятностные модели, выживаемость, оценка, событийные исследования, долгосрочные исследования
File Description: application/pdf
Relation: https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/705/1767; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/705/1770; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/705/1777; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/705/1805; Шредер ОВ, Горячев ДВ, Меркулов ВА. Основные принципы расчета необходимой численности участников клинических исследований. Часть 1. Общие подходы (обзор). Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2024;14(3):338–50. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-14-3-338-350; Thabane L. Sample size determination in clinical trials. HRM-733 Class Notes. Hamilton: St. Joseph’s Healthcare; 2004.; Matthews JN. An introduction to randomized controlled clinical trials. New York: Chapman & Hall; 2006. https://doi.org/10.1201/9781420011302; Lindley DV. A statistical paradox. Biometrika. 1957;44:187–92. https://doi.org/10.1093/biomet/44.1-2.187; Gittins J, Pezeshk H. A behavioral Bayes method for determining the size of a clinical trial. Ther Innov Regul Sci. 2000;34:355–63. https://doi.org/10.1177/009286150003400204; Gittins J, Pezeshk H. How large should a clinical trial be? J R Stat Soc Ser D Stat. 2000;49(2):177–87. https://doi.org/10.1111/1467-9884.00228; O’Hagan A, Stevens JW, Campbell MJ. Assurance in clinical trial design. Pharm Stat. 2005;4(3):187–201. https://doi.org/10.1002/pst.175; Шредер ОВ, Бунятян НД, Горячев ДВ, Сюбаев РД, Енгалычева ГН, Кузнецова АД, Косенко ВВ. Математическое прогнозирование эффективности лекарственных средств в доклинических исследованиях. Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2022;12(3):315–30. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2022-12-3-315-330; Machin D, Campbell M, Fayers P, Pinol A. Sample size tables for clinical studies. Malden, MA: Blackwell Science; 2008. https://doi.org/10.1002/9781444300710.ch3; Chow SC, Shao J, Wang H, Lokhnygina Y. Sample size calculations in clinical research. New York: Marcel Dekker; 2017. https://doi.org/10.1080/24754269.2017.1398000; Gordon Lan KК, DeMets DL. Discrete sequential boundaries for clinical trials. Biometrika. 1983;70(3):659–63. https://doi.org/10.1093/biomet/70.3.659; O’Brien PC, Fleming TR. A multiple testing procedure for clinical trials. Biometrics. 1979;35(3):549–56. PMID: 497341; Pocock SJ. Group sequential methods in the design and analysis of clinical trials. Biometrika. 1977;64(2):191–9. https://doi.org/10.1093/biomet/64.2.191; Reboussin DM, DeMets DL, Kim K, Gordon Lan KK. Computations for group sequential boundaries using the Lan–DeMets spending function method. Control Clin Trials. 2000;21(3):190–207. https://doi.org/10.1016/S0197-2456(00)00057-X; Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика; 1998.; Зулькарнаев АБ. Особенности анализа выживаемости на примере пациентов в «листе ожидания» трансплантации почки. Бюллетень сибирской медицины. 2019;18(2):215–22. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2019-2-215-222; Мотренко АП. Оценка необходимого объема выборки пациентов при прогнозировании сердечно-сосудистых заболеваний. Машинное обучение и анализ данных. 2012;1(3):354–66. EDN: OXWKKF; Куликов СМ, Паровичникова ЕН, Савченко ВГ. Анализ выживаемости или событийный анализ: типовые ошибки ретроспективного метода. Клиническая онкогематология. Фундаментальные исследования и клиническая практика. 2010;3(2):176–83. EDN: MWJXMB; Jiang Z, Wang L, Li C, Xia J, Jia H. A practical simulation method to calculate sample size of group sequential trials for time-to-event data under exponential and Weibull distribution. PLoS One. 2012;7(9):e44013. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044013; Lachin JM, Foulkes MA. Evaluation of sample size and power for analyses of survival with allowance for nonuniform patient entry, losses to follow-up, noncompliance, and stratification. Biometrics. 1986;42(3):507–19. PMID: 3567285; Шулика ЮЕ. Анализ выживаемости авторитарных режимов в рентно-сырьевых экономиках: возможности и ограничения модели пропорциональных рисков. Вестник Пермского университета. Политология. 2018;12(4):122–39. https://doi.org/10.17072/2218-1067-2018-4-122-139; Hsieh FY, Lavori PW. Sample-size calculations for the Cox proportional hazards regression model with nonbinary covariates. Control Clin Trials. 2000;21(6):552–60. https://doi.org/10.1016/S0197-2456(00)00104-5; Schoenfeld DA. Sample-size formula for the proportional-hazards regression model. Biometrics. 1983;39(2):499–503. PMID: 6354290; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/705
-
2Academic Journal
Source: Известия Томского политехнического университета
Bulletin of the Tomsk Polytechnic UniversitySubject Terms: радиальное бурение, дебит нефти, прогнозирование, гидравлические разрывы, probabilistic models, пропантный гидроразрыв, кислотная обработка, radial drilling, эффективность, регрессионный анализ, forecasting, алгоритмы, proppant hydraulic fracturing, regression analysis, пласты, oil production, efficiency, статистические методы, вероятностные модели, прирост, acid treatment
File Description: application/pdf
Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74838
-
3Academic Journal
Authors: Putilov, Ivan Sergeevich, Yuriev, Alexander Vyacheslavovich, Vinokurova, Ekaterina Evgenievna
Source: Известия Томского политехнического университета
Bulletin of the Tomsk Polytechnic UniversitySubject Terms: типизация, корреляция, linear discriminant analysis, фильтрационно-емкостные свойства, математическая статистика, образцы, фации, samples of standard size, facies, reservoir type, individual probabilistic models, породы-коллекторы, вероятностные модели, керны, reservoir rock, reservoir properties
File Description: application/pdf
Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74618
-
4
-
5Academic Journal
Contributors: the work was prepared as part of the implementation of the State Research Program “Energy systems, processes and technologies” for 2021–2025, task 3.1.05, research 2 “Development of a logical and probabilistic model for the occurrence of an emergency scenario of large primary circuit leaks in a VVER-type reactor plant. Identification of the most significant contributors to reducing the safety of the reactor plant”., работа подготовлена в рамках выполнения Государственной программы научных исследований «Энергетические системы, процессы и технологии» на 2021–2025 годы, задание 3.1.05, НИР 2 «Разработка логико-вероятностной модели протекания аварийного сценария больших течей первого контура в реакторной установке типа ВВЭР. Выявление наиболее значимых вкладчиков в снижение безопасности реакторной установки».
Source: Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physical-technical series; Том 69, № 3 (2024); 253-264 ; Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук; Том 69, № 3 (2024); 253-264 ; 2524-244X ; 1561-8358 ; 10.29235/1561-8358-2024-69-3
Subject Terms: течи первого контура реактора, probabilistic safety analysis, accident scenarios, safety systems, initiating events, probabilistic safety models, reactor primary circuit leakages, вероятностный анализ, аварийные сценарии, системы безопасности, исходные события аварий, логико-вероятностные модели
File Description: application/pdf
Relation: https://vestift.belnauka.by/jour/article/view/855/671; Верификация расчетных кодов ТЕЧЬ-М, КОРСАР/ГП по результатам экспериментов на крупномасштабном стенде ГЕ2М-ПГ / А. В. Морозов [и др.] // Изв. вузов. Ядер. энергетика. – 2012. – № 3. – С. 129–139.; Кавун, О. Ю. Разработка методики расчета давления в первом контуре в условиях больших течей в моделях экспресс-оценки для информационно-аналитического центра Ростехнадзора / О. Ю. Кавун, Г. Р. Пипченко // Ядер. и радиац. безопасность. – 2020. – № 3 (97). – С. 23–31. https://doi.org/10.26277/SECNRS.2020.97.3.003; Жолнерович А. Ю. Анализ аварий с потерей теплоносителя [Электронный ресурс] / А. Ю. Жолнерович // Актуальные проблемы энергетики – 2022: материалы студенч. науч.-техн. конф. / сост.: И. Н. Прокопеня, Т. А. Петровская; редкол.: Е. Г. Пономаренко (предс.) [и др.]. – Минск: БНТУ, 2022. – С. 350–354. – Режим доступа: https://rep.bntu.by/handle/data/126012. – Дата доступа: 15.01.2024.; Белозеров, В. И. Аварийные и переходные режимы на АЭС с реактором ВВЭР-1000: учеб. пособие / В. И. Белозеров, М. М. Жук, Н. И. Гераскин. – М.: НИЯУ МИФИ, 2019. – 176 с.; The PSA analysis of PWR emergency coolant injection availability following SBLOCA / M. Borysiewicz [et al.] // Nukleonika. – 2013. – Vol. 58, № 2. – Р. 307−316.; Analysis and Estimation of Core Damage Frequency of Flow Blockage and Loss of Coolant Accident: A Case Study of a 10 MW Water-Water Research Reactor-PSA Level 1 / F. Ameyaw [et al.] // Sci. Technol. Nucl. Installations. – Vol. 2021. – 17 p. – Art. ID 9 423176. https://doi.org/10.1155/2021/9423176; Hirata, D. M. Estimative of core damage frequency in IPEN’s IEA-R1 research reactor due to the initiating events of loss of flow caused by channel blockage and loss of coolant caused by large rupture in the pipe of the primary circuitPSA Level 1 [Electronic resource] / D. M. Hirata, G. Sabundjian // 2011 International Nuclear Atlantic Conference – INAC 2011 Belo Horizonte,MG, Brazil, October 24–28, 2011 / Associação Brasileira de Energia Nuclear – ABEN. – Mode of access: https://inis.iaea.org/collection/NCLCollectionStore/_Public/42/105/42105222.pdf. – Date of access:15.01.2024.; Ryabinin, I. A. Quantitative examples of safety assessment using logical-probabilistic methods / I. A. Ryabinin, A. V. Strukov // Int. J. Risk Assessment and Management (IJRAM). – 2018. – Vol. 21, № 1/2. – P. 4–20. https://10.1504/IJRAM.2018.10011305; Mikhalycheva, E. Probabilistic Safety Analysis of the Large LOCA Accident in the VVER-Reactor Plant / E. Mikhalycheva, K. Artemyeva // Nonlinear Dynamics and Applications: Proc. of the Twenty Nine Anniversary Seminar NPCS’2022. – 2022. – Vol. 28. – P. 210–218.; Острейковский, В. А. Безопасность атомных станций. Вероятностный анализ / В. А. Острейковский, Ю. В. Швыряев. – М.: Физматлит, 2008. – 352 с.; Mikhalycheva E. Probabilistic Safety Assessment of Spent Fuel Pool Cooling System Taking Into Account Internal Events and Internal Hazards / E. Mikhalycheva // Nonlinear Dynamics and Applications: Proc. of the Twenty Eight Anniversary Seminar NPCS’2021. – 2021. – Vol. 27. – P. 315–322.; https://vestift.belnauka.by/jour/article/view/855
-
6Academic Journal
Authors: Galkin, Vladislav Ignatievich, Melkishev, Oleg Alexandrovich, Varushkin, Stanislav Vladimirovich
Source: Известия Томского политехнического университета
Bulletin of the Tomsk Polytechnic UniversitySubject Terms: prospecting and appraisal drilling, Верхнекамское месторождение солей, Соликамский нефтегазоносный район, регрессионный анализ, геолого-разведочные работы, Волго-Уральская нефтегазоносная провинция, the Verkhnekamsky field of potassium and magnesium salts, калийно-магниевые соли, поисковое бурение, conditional complex probability, geological exploration, нефтегазоносность, recursive regression analysis, the Volga-Ural petroleum province, the Solikamsk petroleum district, вероятностные модели, ранжирование, условная вероятность
File Description: application/pdf
Access URL: http://izvestiya-tpu.ru/archive/article/download/2996/2380
http://izvestiya.tpu.ru/archive/article/download/2996/2380
https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-veroyatnostnyh-modeley-neftegazonosnosti-v-tselyah-ranzhirovaniya-perspektivnyh-struktur-nahodyaschihsya-v-predelah
http://izvestiya.tpu.ru/archive/article/view/2996
https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-veroyatnostnyh-modeley-neftegazonosnosti-v-tselyah-ranzhirovaniya-perspektivnyh-struktur-nahodyaschihsya-v-predelah/pdf
http://izvestiya-tpu.ru/archive/article/download/2996/2380
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64344 -
7Academic Journal
Authors: Посевкин Денис Валерьевич, Denis V. Posevkin, Хуссейн Абобакр Мохамед Аббакар, Abobakr Mokhamed Abbakar Khussein
Source: Interactive science; № 2(78); 66-73 ; Интерактивная наука; № 2(78); 66-73 ; ISSN: 2414-9411 ; 2414-9411 ; ISSN(electronic Version): 2500-2686 ; 2500-2686
Subject Terms: вероятностные модели, компьютерный спермоанализатор, модель сперматозоидов, режимы плавания сперматозоидов, computer assisted semen analysis, probabilistic models, sperm model sperm swimming modes
File Description: text/html
Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/pissn/2414-9411; info:eu-repo/semantics/altIdentifier/eissn/2500-2686; Monthly international scientific journal Interactive science Issue 2(78); https://interactive-plus.ru/e-articles/853/Action853-559395.pdf; Eisenbach M. Sperm guidance in mammals – an unpaved road to the egg / M. Eisenbach, L.C. Giojalas // Nat Rev Mol Cell Biol. ‒ 2006. ‒ №7 (4). ‒ P. 276–285.; Frimat J-P. Make it spin: individual trapping of sperm for analysis and recovery using micro-contact printing / J-P. Frimat, M. Bronkhorst, B. de Wagenaar [et al.] // Lab Chip 2014. ‒ №14 (15). ‒ P. 2635.; Magdanz V. Development of a sperm-flagella driven micro-bio-robot / V. Magdanz, S. Sanchez, O.G. Schmidt // Adv Mater. ‒ 2013. ‒ №25 (45). ‒ P. 6581–6588.; Suarez SS. Sperm transport in the female reproductive tract / S.S. Suarez // Hum Reprod Update. ‒ 2005. ‒ №12 (1). ‒ P. 23–37.; Babcock DF. Episodic rolling and transient attachments create diversity in sperm swimming behavior / D.F. Babcock, P.M. Wandernoth, G. Wennemuth // BMC Biol. ‒ 2014. ‒ №12 (1). ‒ P. 67.; Simons J. A fully three-dimensional model of the interaction of driven elastic filaments in a Stokes flow with applications to sperm motility / J. Simons, L. Fauci, R. Cortez // J Biomech. ‒ 2015. ‒ №48 (9). ‒ P. 1639–1651.; (Otsu) Binarization of image using Otsu’s thresholding followed by morphological enhancements (closing, dilation, and erosion) 48.; (Adaptive) Binarization of image using the adaptive thresholding method of Bradley49 with the sensitivity defined to be 0.8, followed by morphological enhancements (closing, dilation, and erosion).; (Spot-enhancement) Binarization of spot-enhanced image using Otsu’s thresholding, followed by morphological enhancements (closing, dilation, and erosion) (method proposed in Urbano et al. 3).; CELL-VU. DRM-600 CELL-VU Sperm Counting Chamber [Electronic resource]. – Access mode: http://cellvu.com/products/drm-600-cell-vu-sperm-counting-chamber/ (accessed: 26.09.2022).; Pesch S. Structure of mammalian spermatozoa in respect to viability, fertility and cryopreservation / S. Pesch, M. Bergmann // Micron. ‒ 2006. ‒ №37 (7). ‒ P. 597–612.; Mortimer ST. CASA-practical aspects / ST. Mortimer // J Androl. ‒ 2000. ‒ №21 (4). ‒ P. 515–524.; Shi L.Z. Computer-based tracking of single sperm / L.Z. Shi, J.M. Nascimento, M.W. Berns [et al.] // J Biomed Opt. ‒ 2006. ‒ №11 (5). ‒ 054009.; Crocker J.C. Methods of digital video microscopy for colloidal studies / J.C. Crocker, D.G. Grier // J Colloid Interface Sci. ‒ 1996. ‒ №179 (1). ‒ P. 298–310.; Jaqaman K. Robust single-particle tracking in live-cell time-lapse sequences / K. Jaqaman, D. Loerke, M. Mettlen [et al.] // Nat. Methods. ‒ 2008. ‒ №5 (8). ‒ P. 695–702.; Amann R.P. Computer-assisted sperm analysis (CASA): capabilities and potential developments / R.P. Amann, D. Waberski // Theriogenology. ‒ 2014. ‒ №81 (1). ‒ P. 5–17.; Mortimer ST, van der Horst G, Mortimer D. The future of computer-aided sperm analysis / S.T. Mortimer, G. van der Horst, D. Mortimer // Asian J Androl. ‒ 2015. ‒ №17 (4). ‒ P. 545.; Berezansky M. Segmentation and tracking of human sperm cells using spatio- temporal representation and clustering. Proc. SPIE 6512, Medical Imaging 2007: Image Processing, 65122M / M. Berezansky, H. Greenspan, D. Cohen-Or [et al.].; Urbano L.F. Automatic tracking and motility analysis of human sperm in time-lapse images / L.F. Urbano, P. Masson, M. VerMilyea [et al.] // IEEE Trans Med Imaging 2017. ‒ №36 (3). ‒ P. 792–801.; Mortimer D. Practical Laboratory Andrology / D. Mortimer. ‒ Oxford: Oxford Univ. Press, 1994.; Davis R.O. Standardization and comparability of CASA instruments / R.O. Davis, D.F. Katz // J. Androl. ‒ 1992. ‒ Vol. 13. №1. ‒ P. 81–86.; Yang H-F. Head tracking and flagellum tracing for sperm motility analysis / H-F. Yang, X. Descombes, S. Prigent, G. Malandain [et al.] // IEEE 11th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). ‒ Beijing. ‒ 2014. ‒ P. 310–313.; Leung C. Detection and tracking of low contrast human sperm tail / C. Leung, Z. Lu, N. Esfandiari [et al.] // IEEE Conference on Automation Science and Engineering (CASE). ‒ Toronto. ‒ 2010. ‒ P. 263‒268.; Bar-Shalom Y. The probabilistic data association filter / Y. Bar-Shalom, F. Daum, J. Huang // IEEE Control Syst. ‒ Vol. 29.
-
8Academic Journal
Source: Международный научный журнал "Современные информационные технологии и ИТ-образование". 18
Subject Terms: Laplace-Stiltjes transformation, типовые схемы, преобразование Лапласа-Стильтьеса, probabilistic models, информационно-аналитические материалы, функциональные соотношения, typical schemes, distribution function, functional relations, вероятностные модели, функция распределения, information and analytical materials
-
9
-
10Academic Journal
Contributors: ELAKPI
Source: Наукові вісті КПІ; № 2 (2017): ; 29-36
Научные вести КПИ; № 2 (2017): ; 29-36
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 2 (2017): Engineering; 29-36Subject Terms: інформаційно-аналітичні системи, открытые источники данных, консолідація даних, Відкриті джерела даних, Консолідація даних, Інформаційно-аналітичні системи, Інформаційно-пошукові системи, Ймовірнісні моделі, Релевантні документи, Задачі обробки великих обсягів даних, інформаційно-пошукові системи, Информационные технологии, системный анализ и управление, information retrieval systems, big data tasks, релевантні документи, Open data sources, Data consolidation, Information-analytical systems, Information retrieval systems, Probabilistic models, Relevance, Big data tasks, релевантность, Открытые источники данных, Консолидация данных, Информационно-аналитические системы, Информационно-поисковые системы, Вероятностные модели, Релевантность, Задачи обработки больших объемов данных, relevance, ймовірнісні моделі, вероятностные модели, probabilistic models, open data sources, відкриті джерела даних, information-analytical systems, задачи обработки больших объемов данных, Information technology, system analysis and guidance, Інформаційні технології, системний аналіз та керування, информационно-аналитические системы, задачі обробки великих обсягів даних, data consolidation, информационно-поисковые системы, консолидация данных
File Description: application/pdf
-
11Academic Journal
Authors: Андреев , О.А.
Source: System Analysis in Science and Education = Sistemnyj analiz v nauke i obrazovanii; No. 1 (2016): №1 (2016); 1-5 ; Системный анализ в науке и образовании; № 1 (2016): №1 (2016); 1-5 ; 2071-9612
Subject Terms: классификация, полигауссовские вероятностные модели, сигналы шумопеленгации, classification, polygaussian probabilistic models, noise detection signals
File Description: application/pdf
Relation: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/460/415; https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/460
Availability: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/460
-
12Conference
Authors: Протасов, В. В., Мосягин, В. Е., Protasov, V. V., Mosyagin, V. E.
Subject Terms: конференция, процесс Пуассона с линейным сносом, производящая функция моментов, распределение функционалов от случайных процессов, вероятностные методы решения инженерных задач, вероятностные модели естественных явлений и инженерных систем, conference, Poisson process with linear drift, generating function of moments, distribution of functionals from random processes, probabilistic methods for solving engineering problems, probabilistic models of natural phenomena and engineering systems
File Description: application/pdf
Relation: Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 22. — Тюмень, 2024
Availability: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34854
-
13Academic Journal
Authors: Sergey A. Krylov
Source: Oriental Studies, Vol 10, Iss 4, Pp 108-133 (2018)
Subject Terms: монгольский язык, корпусная лингвистика, количественные методы в лингвистике, сочетаемость словоформ, коллокации, биграммы, триграммы, дистибутивный анализ, лингвостатистика, статистические методы в лингвистике, структурно-вероятностные модели в лингвистике, History (General), D1-2009, Oriental languages and literatures, PJ
File Description: electronic resource
-
14Academic Journal
Authors: Turganbaeva, J. N., Турганбаева, Ж. Н.
Subject Terms: PROBABILITY THEORY, PROBABILISTIC MODELS, MATHEMATICAL STATISTICS, APPLIED STATISTICS, EDUCATIONAL RESEARCH, СOMPETENCE, ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА, ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, КОМПЕТЕНЦИЯ
Subject Geographic: RSVPU
File Description: application/pdf
Relation: Акмеология профессионального образования : материалы 16-й Всероссийской научно-практической конференции. - Екатеринбург, 2020
Availability: https://elar.uspu.ru/handle/ru-uspu/31207
-
15Academic Journal
Authors: Turganbaeva, J. N.
Subject Terms: APPLIED STATISTICS, ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ, PROBABILITY THEORY, EDUCATIONAL RESEARCH, MATHEMATICAL STATISTICS, ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА, СOMPETENCE, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, PROBABILISTIC MODELS, ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, КОМПЕТЕНЦИЯ
File Description: application/pdf
Access URL: https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/31207
-
16Academic Journal
Authors: Enatskaya, N.Yu.
Subject Terms: метод графов, numbering problem, enumeration method, graph method, probabilistic models, rapid modelling, УДК 519.115, быстрое моделирование, вероятностные модели, задача нумерации, перечислительный метод
File Description: application/pdf
Access URL: http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/0001.74/44452
-
17Academic Journal
Authors: Y. V. Krasnoschekov, M. Y. Zapoleva
Source: Вестник СибАДИ, Vol 0, Iss 2(42), Pp 64-67 (2017)
Subject Terms: надежность, ветровая нагрузка, вероятностные модели, обеспеченность расчетных значений, Transportation engineering, TA1001-1280
File Description: electronic resource
-
18Academic Journal
Authors: Yu. V. Krasnoshchekov
Source: Вестник СибАДИ, Vol 0, Iss 3(43), Pp 46-50 (2017)
Subject Terms: сборные железобетонные перекрытия, бетонные шпонки, шпоночные швы, вероятностные модели, прочность, надежность, Transportation engineering, TA1001-1280
File Description: electronic resource
-
19Academic Journal
Authors: Vladimir Yu. Volkov, Oleg A. Markelov, Mikhail I. Bogachev, В. Ю. Волков, О. А. Маркелов, М. И. Богачев
Contributors: This work was supported by the Russian Science Foundation (research project № 16-19-00172- П)., Работа выполнена при поддержке Российского Научного Фонда (исследовательский проект № 16-19-00172-П).
Source: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 22, № 3 (2019); 24-35 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 22, № 3 (2019); 24-35 ; 2658-4794 ; 1993-8985
Subject Terms: вероятностные модели, image segmentation, object selection, binary integration method, statistical modelling, сегментация изображений, селекция объектов, метод бинарного интегрирования
File Description: application/pdf
Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/322/397; https://re.eltech.ru/jour/article/view/322/398; Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005. 1104 с.; Blaschke T. Object based image analyses for remote sensing // ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing. 2010. Vol. 65, iss. 1. P. 2–16. doi:10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004; Towards a (GE)OBIA 2.0 Manifesto-achievements and open challenges in information & knowledge extraction from big earth data / S. Lang, A. Baraldi, D. Tiede, G. Hay, T. Blaschke // GEOBIA'2018, Montpellier, 18–22 June, 2018. Basel: MDPI AG. P.; Gao G. Statistical modeling of SAR images: A survey // Sensors. 2010. Vol. 10, № 1. P. 775–795. doi:10.3390/s100100775; Zhou W. Troy A. An object-oriented approach for analyzing and characterizing urban landscape at the parcel level // Int. J. of Remote Sensing. 2008. Vol. 29, № 11. P. 3119–3135. doi:10.1080/01431160701469065; An efficient parallel multi-scale segmentation method for remote sensing imagery / H. Gu, Y. Han, Y. Yang, H. Li, Z. Liu, U. Soergel, T. Blaschke, S. Cui // Remote Sensing. 2018. Vol. 10, № 4. P. 590(1–18). doi:10.3390/rs10040590; Fast and accurate online video object segmentation via tracking parts / J. Cheng, Y. Tsai, W. Hung, S. Wang, M. Yang // Proc. of the 2018 IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 18–23 June 2018, Salt Lake City. Piscataway: IEEE, 2018. P. 7415–7424. doi:10.1109/CVPR.2018.00774; Wang M. A. Multiresolution remotely sensed image segmentation method combining rainfalling watershed algorithm and fast region merging // Int. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2008. Vol. XXXVII. Pt. B4. P. 1213–1217.; Multilevel thresholding for image segmentation through a fast statistical recursive algorithm // S. Arora, J. Acharya, A. Verma, P. K. Panigrahi // Pattern Recognition Letters. 2008. Vol. 29, iss. 2. P. 119–125. doi:10.1016/j.patrec. 2007.09.005; Multi-threshold image Segmentation based on Kmeans and firefly algorithm // J. Yang, Y. Yang, W. Yu, J. Feng, J. Yang // Proc. of 3rd Int. Conf. on Multimedia Technology (ICMT-13). Paris: Atlantis Press, 2013. P. 134– 142. doi:10.2991/icmt-13.2013.17; Multi level fuzzy threshold image segmentation method for industrial applications / P. Priyanka, K. Vasudevarao, Y. Sunitha, B. A. Sridhar // IOSR J. of Electronics and Communication Engineering (IOSR-JECE), 2017, Vol. 12, iss. 2, Ver. III. P. 06–17. doi:10.9790/2834-1202030617; Banimelhem O., Yahya A. Y. Multi-thresholding image segmentation using genetic algorithm // Proc. IPCV, 16– 19 July 2012, Las-Vegas, Las-Vegas: CSREA, 2012. URL: http://worldcomp-proceedings.com/proc/p2011/IPC8346.pdf (дата обращения 11.06.2019); Multithreshold segmentation by using an algorithm based on the behavior of locust swarms. Hindawi Publishing Corporation / E. Cuevas, A. González, F. Fausto, D. Zaldívar, M. Pérez-Cisneros // Mathematical Problems in Engineering. Vol. 2015. Art. ID 805357 (1–25). doi:10.1155/2015/805357; Volkov V. Extraction of extended small-scale objects in digital images // The ISPRS Archives. 2015. Vol. XL-5/W6. P. 87–93. doi:10.5194/isprsarchives-XL-5-W6-87-2015; Selection and quantification of objects in microscopic images: from multi-criteria to multi-threshold analysis / M. Bogachev, V. Volkov, G. Kolaev, L. Chernova, I. Vishnyakov, A. Kayumov // Bionanoscience. 2019. Vol. 9, iss. 1. P. 59–65. doi:10.1007/s12668-018-0588-2 (дата обращения 11.06.2019); Клюев Н. Ф. Обнаружение импульсных сигналов с помощью накопителей дискретного действия. М.: Сов. радио. 1963. 111 с.; Волков В. Ю. Адаптивное выделение мелких объектов на цифровых изображениях // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2017. № 1. С. 17–28.; https://re.eltech.ru/jour/article/view/322
-
20Academic Journal
Source: Статистика и экономика, Vol 0, Iss 2, Pp 125-128 (2016)
Subject Terms: прогнозирование случайных процессов, вероятностные модели, показатели качества, цель прогнозирования, критерии оптимальности, игровая стратегия, оптимальное решение, риски, forecasting of random processes, probabilistic models, quality performances, forecast objective, optimality criteria, playing strategy, optimal solution, risks, Economics as a science, HB71-74
File Description: electronic resource
